大数据解决方案
大数据处理
1、数据库
垂直拆分:根据业务把表放到不同的数据库,解决表之间的IO竞争
水平拆分:根据某种规则把单表数据分成多张表存储,解决单表数据量大的问题
索引:根据业务场景创建合理的索引,如果数据量很小建议使用索引(300条以内)
索引使用场景:
| 动作描述 |
聚集索引 |
非聚集索引 |
| 主键列 |
是 |
是 |
| 外键列 |
是 |
是 |
| 列经常被分组排序 |
是 |
是 |
| 返回某范围内的数据 |
是 |
否 |
| 一个或极少不同值 |
否 |
否 |
| 小数目的不同值 |
是 |
否 |
| 大数目的不同值 |
否 |
是 |
| 频繁更新的列 |
否 |
是 |
| 频繁修改索引列 |
否 |
是 |
分离活跃数据:把常用的数据和不常用的数据分离,例如活跃用户和不活跃用户
读写分离:写用主库,读用从库
其它:表结构优化、SQL语句优化
2、缓存
读数据时先从缓存中取,命中不到再读库
3、集群
使用hadoop做集群,可以同时处理相同的数据
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因为看见,所以发现:QBotVariant谢绝落幕
互联网给人带来便捷的同时,其公开大量的资源也同样给恶意利用者带了便捷,越来越多公开的恶意程序源码降低了对外攻击、入侵的难度,使得安全问题愈加严重。 阿里云安全团队从今年5月份监测到一BOT家族,其样本改写自互联网公开渠道源码,在互联网上广泛传播,造成了极大的危害,云安全团队对该类样本做了分析、聚类、溯源,在此我们将该类样本命名为QBotVariant。 QBotVariant具有DDoS攻击、后门、下载器、暴力破解等功能,一旦被入侵便变成肉鸡,其主要传播方式通过Hadoop Yarn资源管理系统REST API未授权访问漏洞和基于弱口令的暴力破解。类似Mirai该BOT家族针对多个版本的操作系统,不仅服务器受到危害,如CCTV监控、家庭路由等IOT设备更容易被攻击、入侵。Radware公司Pascal Geenens在最新的博客《Ne
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技术和商业的碰撞,谈阿里云与天猫双11这十年
2009年,发生了两件看似不起眼的事。 初春刚过,阿里云在北京一栋没有暖气的写字楼写下了飞天第一行代码。 同年11月11日,淘宝商城启动了一个叫做双11的促销活动。 谁也没想到,多年以后他们会是现在这模样。 前传 2007年淘宝的交易额突破了400亿,技术团队却喜忧参半:现有集中式架构已经捉襟见肘,该如何应对? 随即启动的分布式改造获得巨大成功,淘宝所有的业务都做了模块化。 尽管这次技术升级在现在看来存在诸多局限性:更多的是为了应对不断增多的图片缓存,在CDN端对海量的图片缓存做了一些限流操作。但就是这次改造成就了历史上第一个双11,2009年双11当天的流量达到了一个高峰,在旧的架构体系下,这几乎是一项不可能完成的任务。 一年后,飞天的第一个版本上线,仅有几十台机器的集群开始服务第一个内部客户——阿里金融。 这些探索让所有人看到了一个趋势:用分布
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